LLM系列 | 02: Vicuna简介及模型部署实测

简介

月黑见渔灯，孤光一点萤。微微风簇浪，散作满河星。小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖钢丝球的小男孩。今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型、基于官方模型13B模型部署服务及对话实测。
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Vicuna模型

Vicuna官方目前(2023年4月)只放出Vicuna-7B和Vicuna-13B，后文的实测部分主要基于Vicuna-13B。Vicuna-13B是在LLaMa-13B的基础上使用监督数据微调得到的模型，数据集来自于ShareGPT.com产生的用户对话数据，共70K条。ShareGPT是一个ChatGPT数据共享网站，用户会上传自己觉得有趣的ChatGPT 回答。使用 GPT-4 作为判断的初步评估表明，Vicuna-13B 达到了 OpenAI ChatGPT 和 Google Bard 90% 以上的质量，同时在>90%的情况下优于 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型。训练 Vicuna-13B 的费用约为300美元。官方也放出了训练代码: https://github.com/lm-sys/FastChat 以及在线演示demo：https://chat.lmsys.org/。剧透下，后文实测效果，其实吧，还行吧。来个CPU的话术，做好预期管理。

概述

Vicuna整体流程如下：

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首先，从 ShareGPT.com 收集了大约 7 万个对话。PS: ShareGPT.com 是一个用户可以分享他们的 ChatGPT 对话的网站。接下来，进一步优化 Alpaca 提供的训练脚本，以更好地处理多轮对话和长序列。相较于Alpaca，Vicuna在训练中将序列长度由512扩展到了2048，并且通过梯度检测和flash attention来解决内存问题；调整训练损失考虑多轮对话，并仅根据模型的输出进行微调。Vicuna 使用Pytorch FSDP在8张A100上训练了一天。为了提供Demo演示服务，Vicuna官方实现了一个轻量级的分布式服务系统。

在评估方面，通过创建 80 个不同的问题并利用 GPT-4 来对模型输出进行初步评估。为了比较两个不同的模型的输出结果质量，将每个模型的输出组合成每个问题的单个prompt。然后将prompt发送到 GPT-4，GPT-4 评估哪个模型提供更好的回复。LLaMA、Alpaca、ChatGPT的详细对比如下：

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训练

Vicuna的研究人员使用 ShareGPT.com 的公共 API 收集了大约 7万用户共享的ChatGPT对话数据，再微调 LLaMA-13B模型得到Vicuna-13B。为了确保数据质量，会将 HTML 转换回 markdown 并过滤掉一些不合适或低质量的样本。此外，将冗长的对话分成更小的部分，以适应模型的最大上下文长度。

训练方法在斯坦福alpaca的基础上进行了以下改进：

内存优化：为了使 Vicuna 能够理解长上下文，将最大上下文长度从alpaca中的 512 扩展到2048，这大大增加了 GPU 内存需求。Vicuna官方通过利用gradient checkpointing和flash attentio来缓解内存压力。
多轮对话：调整训练损失以考虑多轮对话，并仅根据聊天机器人的输出计算微调损失(fine-tuning loss)，即仅根据聊天机器人的输出进行微调。
通过 Spot 实例降低成本：数据集变大40倍，训练序列长度变大4倍，这对训练费用提出了相当大的挑战。Vicuna使用SkyPilot 托管点来降低成本，方法是利用更便宜的点实例以及自动恢复抢占和自动区域切换。该解决方案将7B模型的训练成本从 500 美元削减至 140 美元左右，将 13B 模型的训练成本从 1000 美元左右削减至 300 美元。

评估

评估 AI 聊天机器人极具挑战性，因为它需要检查语言理解、推理和上下文感知。随着AI聊天机器人越来越智能，当前开放的benchmarks可能不足以担此重任。例如，斯坦福的 Alpaca 中使用的评估数据集self-instruct，比较SOTA 聊天机器人对这个数据集能够比较好地进行回复，这使得人类很难辨别差异。此外还有一些其他限制:训练/测试数据污染和创建新benchmarks潜在成本较高。为解决这些问题，Vicuna的研究人员提出了一个基于GPT-4的评估框架以自动评估聊天机器人的性能。

首先，设计8类问题，例如费米问题、场景角色扮演和编程/数学任务，以测试聊天机器人各方面的性能。通过仔细的prompt工程，GPT-4 能够生成基线模型难以解决的、多样化且具有挑战性的问题。为每个类别选择10个问题，并从5个聊天机器人收集答案：LLaMA、Alpaca、ChatGPT、Bard 和 Vicuna。然后，要求 GPT-4 根据有用性、相关性、准确性和细节来评估各个答案的质量。最终发现GPT-4不仅可以产生相对一致的分数，而且可以详细解释为什么给出这样的分数(详细示例链接)。但是，也注意到 GPT-4 不太擅长判断编程和数学问题。

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准备工作

环境安装

根据FastChat的教程，git clone后先安装 fastchat 包：

pip3 install -e .

-e参数, --editable <path/url> Install a project in editable mode (i.e. setuptools "develop mode") from a local project path or a VCS url.

安装之后的包名是

fschat

pip3 show  fschat
Name: fschat
Version: 0.2.2
Summary: An open platform for training, serving, and evaluating large language model based chatbots.
Home-page:
Author:
Author-email:
License:
Location: /opt/python3.10.11/lib/python3.10/site-packages
Requires: accelerate, fastapi, gradio, markdown2, numpy, prompt-toolkit, requests, rich, sentencepiece, shortuuid, tokenizers, torch, transformers, uvicorn, wandb

模型下载

We release Vicuna weights as delta weights to comply with the LLaMA model license.

所有基于LLaMA的模型都只能给出delta权重，可以从官方提供的地址下载，再将这个delta权重加到original LLaMA权重(下面给出磁链地址)上，最终得到release模型的权重。

# https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v0

curl -Lo pytorch_model-00001-of-00003.bin https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v0/resolve/main/pytorch_model-00001-of-00003.bin

# SHA256: 627062721346c21f30b679de08edd99abba409d3b37289419480c1d48f5e492a
curl -Lo pytorch_model-00002-of-00003.bin https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v0/resolve/main/pytorch_model-00002-of-00003.bin

# SHA256: fe31b044e7b4034d0bf9adea93f1d2ef4e0fa02511914b4c19e72bdcfcacca6b
curl -Lo pytorch_model-00003-of-00003.bin https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v0/resolve/main/pytorch_model-00003-of-00003.bin

模型融合

对于已经下载得到的delta模型，记为

vicuna-13b-delta-v0

。还需要下载llama-13B原始模型，并将原始llama-13B模型转出huggingface格式的模型(简称hf)，记为

llama-13b-hf

：

python3 transformers/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir /home/model_zoo/llama --model_size 13B --output_dir /home/model_zoo/llama/llama-13b-hf

需要注意的是，官方发布了

delta-v0

和

delta-v1

两个版本。按照官方的说法是v1.1版本重构了 tokenization 和 separator，在Vicuna v1.1中separator从原来的"###"改为EOS token

"</s>"

。这一改动使得控制生成停止的条件变得更容易，并使其与其他libraries具有更好的兼容性。

在FastChat目录下运行如下命令：

python3 -m fastchat.model.apply_delta \
    --base /path/to/llama-13b \
    --target /output/path/to/vicuna-13b \
    --delta /home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b-delta-v0

比如对于Vicuna-7B：

python3 -m fastchat.model.apply_delta \
    --base /path/to/llama-7b \
    --target /output/path/to/vicuna-7b \
    --delta lmsys/vicuna-7b-delta-v1.1

对于Vicuna-13B：

python3 -m fastchat.model.apply_delta \
    --base /path/to/llama-13b \
    --target /output/path/to/vicuna-13b \
    --delta lmsys/vicuna-13b-delta-v1.1

由于官方推荐使用delta-v1，这里运行指令如下：

python3 -m fastchat.model.apply_delta \
    --base /home/model_zoo/llama/7B/hugging_face_format/ \
    --target /home/model_zoo/vicuna/vicuna-7b \
    --delta /home/model_zoo/vicuna/vicuna-7b-delta-v1.1

python3 -m fastchat.model.apply_delta \
    --base /home/model_zoo/llama/llama-13b-hf/ \
    --target /home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b \
    --delta /home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b-delta-v1.1

如果上述命令直接用在v0版本的话，会报错：

RuntimeError: The size of tensor a (32000) must match the size of tensor b (32001) at non-singleton dimension 0

至此在

/home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b

得到vicuna-13b模型。

模型推理(命令行方式)

单个GPU

Vicuna-13B需要大约28GB的GPU显存。

python3 -m fastchat.serve.cli --model-path /home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b

如果发现输出一些无关的信息，根据issue官方的反馈的解决方案：Tokenizer issues。

需要下载

https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v0/tree/main

中的

special_tokens_map.json

和

tokenizer_config.json

以对

/home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b

中的

special_tokens_map.json

和

tokenizer_config.json

进行替换。再次运行，模型返回的结果就没有那些无关的信息，比较干净。

多GPU

如果没有足够的显存，则可以使用模型并行来聚合同一台机器上多个GPU的显存。

python3 -m fastchat.serve.cli --model-path /home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b --num-gpus 2

仅用CPU

如果想在CPU上运行，则需要大约60GB的内存。

python3 -m fastchat.serve.cli --model-path /home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b --device cpu

模型推理(Web UI方式)

如果想要以web UI方式提供服务，则需要配置3个部分。

web servers，用户的交互界面
model workers，托管模型
controller，用以协调web server和model worker

启动控制器

python3 -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0

启动model worker

python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path /home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b --model-name vicuna-13b --host 0.0.0.0

当进程完成模型的加载后，会看到「Uvicorn running on …」。

发送测试消息

python3 -m fastchat.serve.test_message --model-name vicuna-13b

返回结果：

Models: ['vicuna-13b']
worker_addr: http://localhost:21002
USER: Tell me a story with more than 1000 words.
ASSISTANT: Once upon a time, in a small village nestled in the heart of a dense forest, there lived a young girl named Maria. She was an orphan

启动gradio web server

python3 -m fastchat.serve.gradio_web_server --port 8809

现在，就可以打开浏览器和模型聊天了。
为了方便分别查看日志信息，控制器、model worker、gradio web server 分别单独开了终端窗口。

微调

数据

Vicuna是通过使用从ShareGPT收集到的大约7万个用户共享的对话与公共API来微调一个LLaMA基础模型而创建的。

为了确保数据质量，团队将HTML转换回markdown，并过滤掉一些不合适或低质量的样本。此外，团队还将冗长的对话分成较小的片段，以符合模型的最大上下文长度。具体的清洗代码可以参考：data_cleaning

Vicuna官方出于某些考虑，现在暂不发布ShareGPT数据集。如果各个小伙伴想尝试微调代码，可以使用一些虚拟问题dummy.json从而运行代码。也可以遵循相同的格式并插入自己的数据。

代码和超参数

团队使用斯坦福Alpaca的代码对模型进行微调，并做了一些修改以支持梯度检查点和Flash注意力。此外，团队也使用与斯坦福Alpaca相似的超参数。

本地微调Vicuna-7B

torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=20001 fastchat/train/train_mem.py \
    --model_name_or_path ~/model_weights/llama-7b  \
    --data_path playground/data/dummy.json \
    --bf16 True \
    --output_dir output \
    --num_train_epochs 3 \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --per_device_eval_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --evaluation_strategy "no" \
    --save_strategy "steps" \
    --save_steps 1200 \
    --save_total_limit 10 \
    --learning_rate 2e-5 \
    --weight_decay 0. \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --fsdp "full_shard auto_wrap" \
    --fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap 'LlamaDecoderLayer' \
    --tf32 True \
    --model_max_length 2048 \
    --gradient_checkpointing True \
    --lazy_preprocess True

如果在model saving过程遇到OOM问题，可以参考：solutions

标签：人工智能 LLM AI

本文转载自: https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/130449483
版权归原作者 JasonLiu1919 所有，如有侵权，请联系我们删除。

LLM系列 | 02: Vicuna简介及模型部署实测

简介

Vicuna模型

概述

训练

评估

准备工作

环境安装

模型下载

模型融合

模型推理(命令行方式)

单个GPU

多GPU

仅用CPU

模型推理(Web UI方式)

启动控制器

启动model worker

启动gradio web server

微调

数据

代码和超参数

本地微调Vicuna-7B

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